NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 — NVIDIA-ның іздеуге арналған мультимодальді эмбеддинг моделі. Мәтінді, суреттерді немесе біріктірілген құжат кірістерін векторларға айналдырады және кесте, график, мәтін мен инфографикасы бар құжаттардан мәтіндік сұраумен іздеуді қолдайды.

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 — NVIDIA-ның сұрақтарға жауап беруге арналған мультимодальді материал іздеу эмбеддинг моделі. Ол құжатты мәтін, сурет немесе сурет пен мәтіннің үйлесімі ретінде көрсете алады. Одан кейін мәтіндік сұраумен байланысты құжаттарды табуға болады. Жарияланған профилі мәтін, кесте, график және инфографикасы бар құжат суреттерін қолдап, эмбеддинг векторларын қайтарады.

Сәйкестендіруге болатын құжат элементтерін дайындаңыз

Әр кірісті өзі көрсететін бастапқы құжатпен, бетпен немесе үзіндімен байланыстырыңыз. Көрнекі бет үшін суретті және оған жататын ілеспе мәтінді сақтаңыз. Мәтін үзіндісінде кейінгі сәйкестікті түсіндіруге көмектессе, тақырыбын немесе бөлім белгісін сақтаңыз. Осы дереккөз идентификаторлары табылған элементті тек сандық ұқсастық нәтижесі емес, дәлел ретінде пайдалы етеді.

Элемент шекараларын пайдаланушы табуы қажет материалға сай таңдаңыз. График пен оның түсіндірмесі бірге болуы мүмкін; қатысы жоқ беттерді дербес элементтер ретінде сақтау керек. Кірістің оқуға жарамдылығын және мәтін не суретте көзделген сұрау табуы тиіс ақпарат бар-жоғын тексеріңіз.

Мәтіндік сұраулар және векторлық іздеу

Модельдің рөлі — іздеуге арналған векторлар жасау; профильде сұрау пішімі ретінде мәтін сипатталған. Сұрау мен индекстелген элементтерге үйлесімді эмбеддинг баптауларын қолданыңыз. Қолданба векторларды сақтайды, салыстырады және тиісті бастапқы элементтерді қайтарады. Табылған құжат тексерілетін немесе кейінгі жауап генерациялау қадамына берілетін материал болып қалады.

Пайдалы сынақ жиыны пайдаланушылар нақты қоятын сұрақтар мен табылуы тиіс беттерді қамтиды. Қате немесе табылмаған сәйкестіктерді бастапқы мазмұн мен элемент шекараларына сүйеніп тексеріңіз. Нәтижені контекстінде тексеру үшін кез келген таңдалған үзіндімен немесе суретпен бірге толық құжат идентификаторын сақтаңыз.

Кіріс шегі және іздеу нәтижесі

Хостингтегі қызметтің құжатталған профилі әр кіріске 131 072 токенге дейін көрсетеді. Үлкен бастапқы жиындарды бөлек белгіленген кірістерге бөліп, олардың байланысын сақтаңыз. Профильдің векторлық шығысы генерацияланған тұтас мәтіндік жауап немесе транскрипт емес; қолданбаның кейінгі кезеңі табылған дәлелдерді сұраққа жауап беруге қолдана алады.

Аяқталған іздеу нәтижесі сұрауды, таңдалған бастапқы элементтерді және олардың идентификаторларын байланыстырады. Кейінгі өзгерістерді бастапқы жинақ өзгерісінен ажырату үшін индекске қолданылған эмбеддинг моделі мен кіріс дайындауын сақтаңыз.

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free

nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free

NVIDIA /nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free

Бастау

Қабылданатын кіріс деректері: Мәтін · token_ids
Нәтижелер: embedding

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings

Кіріс: text, token_ids
Шығыс: embedding
Контекст: 131 072 tokens
Шығыс пішімі: json

Өріс	Түрі	Талап	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі
Өріс`model`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free	Әдепкі—
Өріс`input`	Түрі`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар. Кіріс бюджеті: Ең көбі: 131 072 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері	Әдепкі—
Өріс`encoding_format`	Түрі`string`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер float	Әдепкіfloat
Өріс`dimensions`	Түрі`integer`	ТалапҚолдау көрсетілмейді	Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1	Әдепкі—
Өріс`user`	Түрі`json_value`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.	Әдепкі—
Өріс`session_id`	Түрі`json_value`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.	Әдепкі—
Өріс`trace`	Түрі`json_value`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.	Әдепкі—
Өріс`provider`	Түрі`object`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Шарттар: provider.options қабылданбайды	Әдепкі—

Кіріс материалдарының үйлесімдері

text_to_embedding

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

Параметр	Параметр талаптары
Параметр`content_type`	Параметр талаптарыapplication/json
Параметр`required`	Параметр талаптарыmodel, input
Параметр`input_shapes`	Параметр талаптарыstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
Параметр`encoding_format`	Параметр талаптарыfloat
Параметр`dimensions_override`	Параметр талаптарыfalse
Параметр`max_input_budget_units`	Параметр талаптары131072
Параметр`multimodal_objects`	Параметр талаптарыfalse
Параметр`material_types`	Параметр талаптарыtext, token_ids

Өмірлік цикл: synchronous_json

Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.

Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді.

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим: Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим: Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі: Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Баптау	Мөлшерлемелер кестесі	Төлем
БаптауТокендердің базалық тарифтері	Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме	Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

curlPython SDK

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free", "input": ["First document", "Second document"]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT

from openai import OpenAI
import os

client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

json

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.

Жауап өрістері

Өріс	Түрі
Өріс`object`	Түріstring
Өріс`model`	Түріstring
Өріс`data[].index`	Түріinteger
Өріс`data[].embedding`	Түріfinite float[]
Өріс`usage`	Түріobject

Қателер және келесі қадамдар

Жауап	Шарт	Келесі қадам
Жауап400 · `invalid_request_error`	ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате	Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free

FAQ · NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?: POST /v1/embeddings · nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free: text, token_ids → embedding
Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?: POST /v1/embeddings · nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free: model, input, encoding_format, provider
Қандай шектеулер қолданылады?: POST /v1/embeddings · nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free: ctx: 131072; input.budget.maximum: 131072 (UTF8 байттары); input.min_items: 1

NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)